Здесь собраны только тарифы с дискретной видеокартой: для запуска и обучения нейросетей, работы с LLM, генерации изображений и рендеринга. В таблице указаны модель видеокарты и её память, а фильтр «Тип сервера» оставит только выделенные серверы или только VDS.
Курсы валют на 29.10.2026 15:41 UTC (ECB, NBU, CBR, Bybit USDCUSDT). ≈ — цена пересчитана по курсу.
HOSTKEY 8.6
HOSTKEY 8.6
ishosting 6.1
ishosting 6.1
ishosting 6.1
ishosting 6.1
ishosting 6.1
HOSTKEY 8.6
ishosting 6.1
AlexHost 6.7
ishosting 6.1
AlexHost 6.7
Zomro 8.1
HOSTKEY 8.6
AlexHost 6.7
ishosting 6.1
HOSTKEY 8.6
HOSTKEY 8.6
HandyHost 6.3
HandyHost 6.3
HandyHost 6.3
HandyHost 6.3
HOSTKEY 8.6
HOSTKEY 8.6
HandyHost 6.3
HOSTKEY 8.6
Cityhost 5.2
HOSTKEY 8.6
Fornex 6.9
PrivateAlps 4.5
Модель должна целиком поместиться в память видеокарты (VRAM) вместе с контекстом. Если памяти не хватает, модель либо не запустится, либо будет работать в разы медленнее.
Примерный расчёт для запуска модели: на каждый миллиард параметров нужно около 2 ГБ памяти в 16-битном формате, около 1 ГБ в 8-битном и 0,5–0,6 ГБ в 4-битном (квантованном), плюс 10–20 % на контекст.
| Память видеокарты | Что примерно помещается |
|---|---|
| 8–12 ГБ | модели до 7–8 млрд параметров в 4 битах, Stable Diffusion, Whisper |
| 16–24 ГБ | модели до 13–14 млрд параметров в 8 битах или до 30 млрд в 4 битах, SDXL и Flux |
| 32–48 ГБ | модели до 30 млрд параметров в 8 битах или до 70 млрд в 4 битах |
| 80 ГБ и больше | модели на 70 млрд параметров в 8 битах, дообучение крупных моделей |
Для дообучения памяти нужно в несколько раз больше, чем для запуска той же модели; LoRA заметно снижает эти требования.
Модель можно разделить между несколькими видеокартами (это умеют vLLM, llama.cpp и другие), и тогда их память складывается. Обмен данными между картами медленнее, чем внутри одной, поэтому две карты по 24 ГБ работают медленнее одной на 48 ГБ, но для запуска моделей этого обычно достаточно. Число карт указано перед моделью: «2× …», «4× …»; объём памяти в таблице — у одной карты.
